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Plan de gestion de données

Quelques définitions

Un PGD est un document qui décrit la façon dont les données seront obtenues, traitées, organisées, stockées, sécurisées, préservées, partagées au cours et à l’issue du projet. C’est une aide à la mise en place de bonnes pratiques de gestion à toutes les étapes du cycle de vie des données (INRA).

Ca peut être vu aussi comme un document formel rédigé au commencement d’un projet de recherche et qui définit ce que les chercheurs feront de leurs données pendant et après le projet, explicitant notamment la mise à disposition des données (INIST)

ou comme un document évolutif qui aide les chercheurs à définir un plan pour gérer les données utilisées et générées dans le cadre de son projet de recherche. Initié au début du projet, ce plan est mis à jour de manière périodique pour s’assurer de son adéquation avec le déroulement de l’activité ou du projet (wikipedia).

Un plan de gestion de données est un document qui définit comment une organisation gère et utilise ses données. Il peut inclure des informations sur les processus de collecte, de stockage, d’analyse et de partage des données, ainsi que sur les politiques et les normes en matière de gestion de données. Le plan de gestion de données sert à assurer la qualité et l’intégrité des données de l’organisation, à faciliter leur utilisation pour prendre des décisions éclairées et à garantir que les données sont utilisées de manière responsable et conforme aux réglementations en vigueur.(chatGPT)

Quelques rappels sur les PGD

PGD (Plan de Gestion de Données) = DMP (Data Management Plan)

  • Document qui se présente sous la forme de questions à compléter pour expliquer la manière dont vous allez gérer vos données pendant et après le projet.
  • Pas de trame unique, mais de nombreux modéles de DMP existent (établis par des organismes, instituts, financeurs)
  • Décrit la façon dont les données seront produites, documentées, (ré)utilisées, gérées et partagées pendant et après le projet.
  • Outil d’aide pour mettre en place une réflexion autour des données afin de les rendre FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables).
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